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Robotability Score: Wie New Yorks Straßen für den Einsatz von Lieferrobotern fit gemacht werden

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'Robotability score' ranks NYC streets for future robot deployment

Der Robotability Score bewertet New Yorker Straßen hinsichtlich ihrer Eignung für den Einsatz von Lieferrobotern und bietet wertvolle Einblicke für Stadtplaner und Unternehmen im Bereich Robotik.

In einer Welt, die sich zunehmend in Richtung Automatisierung und intelligente Technologien entwickelt, gewinnen Lieferroboter zunehmend an Bedeutung. Gerade in dicht besiedelten Städten wie New York City stellen autonome Zustellroboter eine innovative Lösung für die letzte Meile der Logistik dar. Doch nicht jede Straßenseite ist für diese kleinen Helfer gleichermaßen geeignet. Unebene Gehwege, hohe Fußgängerzahlen oder zahlreiche Hindernisse können den Einsatz von Robotern erheblich erschweren. Um diese Herausforderungen besser zu verstehen und bewältigen zu können, haben Forscher von Cornell Tech einen sogenannten „Robotability Score“ entwickelt, der jede Straße in New York City danach bewertet, wie gut sie für solche Roboter geeignet ist.

Dieses neuartige Bewertungssystem könnte die Zukunft der urbanen Robotik maßgeblich beeinflussen und stellt einen Meilenstein für die harmonische Integration von Robotern in den städtischen Raum dar. Die Idee hinter dem Robotability Score ist angelehnt an etablierte Konzepte wie den Walkability-Score, der die fußgängerfreundlichkeit von Stadtvierteln misst, oder Accessibility-Score, der Barrierefreiheit bewertet. Der Robotability Score setzt derweil auf eine Kombination aus verschiedenen Einflussfaktoren, die sich auf die Navigationsfähigkeit und Funktionsweise von Lieferrobotern auswirken. Insgesamt fließen 19 bis 24 Kriterien in die Bewertung ein, darunter insbesondere die Breite und Qualität des Bürgersteigs, die Dichte von Fußgängern, die Verteilung von Straßenmöbeln wie Bänken oder Fahrplänen, sowie die Dynamik des Fußgängerverkehrs. Diese Faktoren spiegeln die realen Herausforderungen wider, denen Roboter auf Gehwegen begegnen und ermöglichen eine differenzierte Betrachtung der städtischen Infrastruktur aus der Sicht autonomer Geräte.

Die Durchführung des Projekts war dank der umfassenden Datengrundlage von New York City möglich, die über die Plattform NYC OpenData zugänglich ist. Hier sind detaillierte Informationen über die physische Beschaffenheit der Straßen, Lage von Busstopps, Fahrradwegen und weiteren städtischen Einrichtungen hinterlegt. Zusätzlich verwendeten die Forscher rund acht Millionen Dashcam-Bilder, die Ende 2023 erfasst wurden, um die Verkehrsdichte von Fahrzeugen, Fahrrädern und Fußgängern präzise einzuschätzen. Diese enorme Datensammlung erlaubt eine objektive und datenbasierte Bewertung der Straßenqualität aus robotischer Perspektive. Innovativ ist außerdem die methodische Herangehensweise: Zunächst wurden Experten aus den Bereichen Stadtplanung, Roboter-Navigation und Barrierefreiheit konsultiert, um relevante Eigenschaften für den Robotability Score zu bestimmen.

Eine weitere Onlinebefragung half dann dabei, die Gewichtung der einzelnen Kriterien zu berechnen, sodass das Ergebnis die tatsächliche Bedeutung der jeweiligen Merkmale für die Roboternavigation widerspiegelt. Diese wissenschaftlich fundierte Vorgehensweise sorgt für einen robusten und praxisnahen Bewertungsmaßstab, der sowohl für Forscher als auch für die Praxis große Relevanz besitzt. Die Ergebnisse sind beeindruckend: In New York gibt es Bereiche, die bis zu 4,3 Mal besser für die Roboter geeignet sind als andere, was enorme Unterschiede in der Infrastruktur und Umgebung widerspiegelt. Hoch „robotable“ Straßen zeichnen sich durch breite und gut gepflegte Bürgersteige mit geringem Fußgängeraufkommen und wenigen Hindernissen aus, was Lieferrobotern eine nahezu reibungslose Navigation ermöglicht. Als anschauliches Beispiel testete das Forschungsteam den Robotability Score mit einem eigens entwickelten Prototyp, einem sogenannten Trashbot.

Dieser Roboter, basierend auf einem Hoverboard, wurde bei starkem Berufsverkehr in verschiedenen Stadtteilen wie Queens und Manhattan getestet. Im Bereich mit hohem Robotability Score konnte sich der Trashbot problemlos und ohne Verzögerungen bewegen, während in eher ungeeigneten Gegenden zahlreiche Hindernisse und Menschentrauben zu seiner Bewegungseinschränkung führten. Neben den fahrbahnbezogenen Parametern bezieht der Robotability Score auch die menschliche Interaktion und Dynamik mit ein. Die Präsenz von Verkaufsständen, Essensverkäufern oder Straßenevents kann das Bild auf den Bürgersteigen stark verändern, was die Planung von Roboter-Routen und -Verhalten noch anspruchsvoller macht. Interessanterweise gehen die Forscher davon aus, dass der Robotability Score in Zukunft noch um weitere Faktoren ergänzt werden kann, etwa um die lokale Akzeptanz der Bevölkerung gegenüber Robotern oder dynamische Daten wie Wetterbedingungen und Echtzeit-Verkehrsaufkommen.

Diese mehr dimensionale Herangehensweise könnte Städte auf dem Weg zu robotikfreundlicheren Umgebungen enorm unterstützen. Die gesellschaftliche Akzeptanz von Robotern in städtischen Umgebungen ist ein weiterer Aspekt, der bei der Entwicklung der Robotability Scores berücksichtigt wird. Wissenschaftler betonen, dass es wichtig ist, die Wünsche und Bedürfnisse der Bewohner zu respektieren – nicht jeder möchte Roboter in seiner Nachbarschaft. Der Robotability Score soll deshalb nicht als Zwang verstanden werden, sondern als nützliches Werkzeug, um den Dialog zu fördern und sowohl die Infrastruktur als auch die Robotiktechnologie gezielt an lokale Gegebenheiten anzupassen. Städte können so besser entscheiden, wann und wo sich der Einsatz von Lieferrobotern sinnvoll und erwünscht gestaltet.

Für Stadtplaner eröffnet der Robotability Score vielfältige Möglichkeiten, ihre Städte zukunftsorientiert zu gestalten. Die Auswertung kann helfen, gezielte Investitionen in die Gehweginfrastruktur zu rechtfertigen, um die Robotentauglichkeit zu steigern. Dies kann den Lieferverkehr effizienter, umweltfreundlicher und weniger störend machen, indem Roboter beispielsweise Lieferungen kontaktlos und ohne zusätzlichen Pkw-Verkehr erledigen. Für Unternehmen im Logistik- und Robotikbereich bietet der Score eine wertvolle Entscheidungsgrundlage, um Routen zu optimieren und Investitionen in Robotereinsätze besser zu planen. Gleichzeitig zeigt das Projekt auf, wie interdisziplinäre Forschung aus Informatik, Stadtplanung und Design nachhaltige Technologien voranbringen kann.

Das Konzept des Robotability Scores könnte bald über New York hinaus Anwendung finden. Andere Metropolen mit ähnlichen Herausforderungen könnten von der adaptiven Bewertung von Straßeninfrastrukturen profitieren, um den Einsatz von autonomen Robotern zu fördern. Die Idee, Städte aus der Perspektive von Robotern zu betrachten, eröffnet neue Denkansätze, wie urbane Räume gestaltet werden müssen, damit Mensch und Maschine harmonisch koexistieren. Letztlich trägt dieses Vorhaben auch dazu bei, Städte lebenswerter und smarter zu machen – indem sie nicht nur für Menschen, sondern auch für intelligente Maschinen zugänglich und nutzbar sind. Abschließend zeigt der Robotability Score, wie technologische Innovationen dabei helfen können, Städte nachhaltiger und effizienter zu gestalten.

Während die Robotik sich rasant entwickelt, ist es entscheidend, dass die städtische Infrastruktur Schritt hält und nicht zum Hindernis wird. Mit diesem Bewertungsinstrument erhalten Städtebetreiber, Planer und Entwickler wichtige Einsichten und Werkzeuge, um die urbane Mobilität der Zukunft aktiv mitzugestalten. Der Weg zu einer robotikfreundlichen Stadt ist so messbar und planbar geworden – ein bedeutender Fortschritt auf dem Weg zur smarten, digital vernetzten Metropole von morgen.

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